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    如何快速计算文件中所有数字的总和?

    问题:我有一个包含数千个数字的文件,每个数字独占一行:3442116299...我正在编写一个脚本,以便打印文件中所有数字的总和。我已经有一个解决方案,但效率不高(运行需要几分钟的时间)。...的数值之和,并在处理完所有行后输出总和。'...它打印出 sum 变量的值,也就是之前累加的所有数字的总和。因此,此命令的整体作用是从 numbers 文件中累加所有第一列的数值,并最后显示出这个总和。...| (管道符号):管道符号用于将前一个命令的输出作为后一个命令的输入。bc:bc 是一款基础计算器程序,能够处理任意精度的数学运算。...它接收通过管道传来的由 paste 合成的带有 + 分隔的算术表达式字符串,并计算该表达式的结果。综上所述,整个命令的作用是将 numbers 文件中的所有数值相加求和。

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    PowerBI: 条件格式中百分比的计算原理

    最近在使用条件格式中的图标功能时,发现存在一个百分比的名词。...通过查阅资料,发现百分比的计算是基于如下公式: 其中 Xn代表计算依据字段的当前取值,Xmin 是依据字段的最小值,Xmax 是依据字段的最大值。...公式的分母是整个区间的最大变动范围,数学上称之为极差,或全距。 基于上述百分比的计算公式,可以理解上图第4行货号STY0487对应的是半角。...销售金额的最大值是63111,最小值是0,所以百分比 = (39337 - 0)/ (63111 - 0)= 62%,对应的是半角的区间(33% ~ 67%)。...://learn.microsoft.com/zh-cn/power-bi/create-reports/desktop-conditional-table-formatting) [2] 条件格式中百分比的计算原理

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    【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比

    好不容易算好的每个样本中检测到的微生物的百分比含量 发现前面两行一个是没有分类的类型,另外一个是无法比对到微生物物种上的。这两行需要删掉,这样每个样本中微生物的占比就需要重新计算了。...删除之前,每个样本中微生物的占比为 下面我们用两种方法来实现 一、使用apply函数 #读入数据 a <- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt...colSums(result) #数据导出 write.table(result,file="remove_recal_percent1.txt",sep="\t",quote=F) 二、使用前面讲到过的☞...R中的sweep函数 #读入数据 a=read.table("sample_bacteria_percentage.txt",header=T,sep="\t",row.names=1) #删除前两行...#保存结果 write.table(file="remove_recal_percent2.txt",result,quote=F,sep="\t") 删除前两列之后,我们在来看一下每个样本中微生物的占比

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    使用 PostgreSQL 窗口函数进行百分比计算

    当我第一次学习 SQL 时,计算一组个人贡献的百分比是一件很笨拙的事情:首先计算百分比的分母然后将该分母连接回原始表以计算百分比这需要两次遍历表:一次用于分母,一次用于百分比。...使用现在的 PostgreSQL,您可以使用“窗口函数”[1]一次计算不同组的复杂百分比。示例数据这是我们的测试数据,一个由七名音乐家组成的小表,他们在两个乐队中表演。...,从而获得所有收入的总和。...由于我们没有提供任何限制,因此OVER效果是 结果关系中所有行的总和。这就是我们所需要的!...我们想要的不是所有收益的总和,而是每个波段计算的总和,这是通过在窗口函数的OVER子句中添加PARTITION来获得的。

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    不同的GWAS软件如何如何计算SNP的解释百分比(PVE)?

    这里,分享一下常用GWAS软件,比如GAPIT,GEMMA,GCTA是如何计算显著SNP解释百分比(PVE)的。 1....讨论 读到此,你是否有一种豁然开朗的感觉,GWAS分析中显著SNP如何计算解释百分比(PVE)的相关问题,终于解决了。...所以,在描述结果是,如果你的性状遗传力为0.3,那就表示你所有的SNP的解释百分比之和理论上限是30%,如果你计算的10个显著性的SNP的PVE之和为40%,然后还说自己的SNP多么牛叉,多么重要,这明显是不合适的...当然,相对于GLM的PVE计算(也就是R语言的单标记回归计算R-squared),MLM的计算方法重复估计偏低一点。...最后,如果想要更严谨的计算多个SNP的解释百分比,或者一个区段内显著SNP的解释百分比(PVE),可以将该区段作为随机因子,在LMM模型中估算其方差组分,然后计算Vsnp/Vtotal的比值,这应该会降低假阳性

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    用于查找子列表总和的 Python 程序

    在本文中,我们将学习一个 python 程序来查找子列表的总和。...将迭代器索引处的相应值添加到上面定义的 resultSum 变量(给定开始和结束索引中的元素总和) 打印子列表的结果总和(从开始到结束索引)。...− 使用切片从开始索引获取从开始索引到结束索引的列表元素。 使用 sum() 函数(返回任何可迭代对象中所有项目的总和)打印子列表的总和,即从给定的开始索引到结束索引的元素总和。...然后可以使用 fsum() 函数计算子列表的总和。 python中的math.fsum()函数返回任何可迭代对象(如元组,数组,列表等)中所有项目的总和。...,即给定的开始和结束索引之间的总和。

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    leetcode-39-组合总和(有趣的递归)

    要求找出各种有可能的组合,使得vector中的元素的和等于target。 每个组合存储在一个一维的vector中,最终把这些一维的vector存在二维的vector中,返回二维vector。...我们当然是从后面看起,最大的7,看能不能满足target,结果是可以的,那么我们再看前一个数6。...所以最终我们得到的组合是[[7],[3,2,2]]。 做的题目比较多的同学,可能已经嗅到了一股递归的味道。...【 再啰嗦两句,理解逻辑的同学可以不用看了】 其实vector比如[2,3,6,7],我们可以粗略地看成外层的递归和内层的递归。外层递归比如第一次试探了7,刚刚好。...接着循环迭代到前一个数2,可以减去,然后进入内层递归,可以减去本身2,进入深一层的内层递归,可以减去本身2,进入再深一层的内层递归,不能再减去2了,于是退出再深一层的内层递归,再退出深一层的内层递归,再退出内层递归

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    前端css单位小结:vh、vw、百分比、rem、px、计算属性calc

    前端css单位小结:vh、vw、百分比、rem、px、计算属性calc 1 vh 视口的高度,也就是眼睛可以看到屏幕的高度,如果你的屏幕分辩率为1920*1080,那么视口的高度就是1080px,vh可用于写自适应...一般给css div 的 height赋值用。 2 vw 与vh相对的,视口的宽度,同理,如果你的屏幕分辩率为1920*1080,那么视口的宽度就是1080px,vw可用于写自适应。...一般给css div的width赋值用。 3 百分比 这里需要注意的是,百分比是继承的是父级元素的高与宽,如果父级元素没高宽,那么百分比就是无效的。百分比也可以用于自适应布局。...有时候在自适应的布局下,边框线通常用px来设定,比如1px啥的。 6 计算属性calc height: calc(~'100% - 7.4rem - 10px'); 这就是计算属性咯。...可以计算出当前的值,然后再赋值。

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    使用Python从头开始手写回归树

    计算的平均值将数据分为两个的阈值。 首先让我们考虑随机阈值以演示任何给定的情况。...它可以在数学上定义为 让我们看看这一步是如何工作的。 既然计算了阈值的SSR值,那么可以采用具有最小SSR值的阈值。...可以递归地创建节点,我们定义了一个名为TreeNode的类,它将存储节点应该存储的每一个值。使用这个类我们首先创建根,同时计算它的阈值和预测值。...如果(对于其中任何一个)有足够的数据点,我们计算阈值并使用它创建一个子节点,用这个新节点作为树再次调用create_nodes方法。...然后使用该节点自身的预测值进行预测,并与其阈值进行最后的比较。 使用x = 3进行测试(在创建数据时,可以使用上面所写的函数计算实际值。

    1.6K10

    js如何使得四舍五入的百分比之和为100%

    但是,你可以采用一种策略,即先对所有的百分比进行常规的四舍五入,然后调整最后一个百分比的值以确保总和为100%。...计算四舍五入后的总和 let sum = percentages.slice(0, -1).reduce((a, b) => a + b, 0); // 3....计算需要添加到最后一个百分比的值,以确保总和为100% let remaining = 1 - sum; // 4....对最后一个百分比进行四舍五入(或调整),以确保总和为100% // 注意:这里我们直接设置最后一个百分比为剩余的值,而不是四舍五入 // 如果你需要四舍五入,可以计算remaining...如果你确实需要对最后一个百分比进行四舍五入,你可以计算remaining * 100,然后四舍五入这个值,最后再将结果除以100。但是,这样做可能会使总和稍微偏离100%。

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